【前言】主成分分析（PCA）实现一般有两种，一种是对于方阵用特征值分解去实现的，一种是对于不是方阵的用奇异值（SVD）分解去实现的。 一、特征值 特征值很好理解，特征值和特征向量代表了一个矩阵最鲜明的特征方向。多个特征值和特征向量的线性组合可以表示此矩阵。选取特征值最大的特征值对应的特征向量，此特征向量在组成矩阵的线性组合中所占的比重是最大的。一般选取前一半就可，实现降维。 二、
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2024-10-16 16:53:13
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记录一下主成分得分和因子得分本文是基于各全国各省经济发展情况综合评价 首先贴上总得方差解释A.成分矩阵特别注意： 该成分矩阵（因子载荷矩阵）并不是主成分的特征向量，即不是主成分的系数。主成分系数的求法：各自因子载荷向量除以各自因子特征值的算数平方根。则第一主成分的各个系数是向量（0.885，0.607，0.912，0.465，-0.5 08，-0.619，0.823）除以√3.755后才得到的，（
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2024-07-26 22:28:08
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1 总体的\(k\)-因子模型1.1 模型设定固定\(k\lt r\)，则\(k\)因子模型的设定为其中\(f\)为\(k\)维随机向量，称为共同因子（common factor），\(A\)为\(d\times k\)的线性变换，称为因子载荷（factor loading）。一般会做出这些假设：\(f\sim(0,I_k)\)，\(\epsilon\sim(0,\Psi)\)（其中\(\Psi\
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2023-11-22 18:22:46
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因子分析系列博文: 因子分析 factor analysis (一 )：模型的理论推导 因子分析 factor analysis (二 ) ： 因子分析模型 因子分析 factor analysis (三) ： 因子载荷矩阵的估计方法因子分析 factor analysis (四) ： 因子旋转（正交变换） 因子分析 factor analysis (五) ： 因子得分因子分析 fact
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2023-08-08 23:51:23
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直流永磁电机原理一、电机的负载1.风机输出功率 K为系数（1.1~1.5）;Q为风量（m3/min）;p为风压（Pa）；η为风机效率2.电机的输出功率为二、电机的电路与磁路1.电路方程： U = E +I*(R1+R2) U为输入电压；E为电枢在磁场中切割磁力线时产生的反电动势；R1为电枢导线电阻；R2为电刷及电刷与换向器的接触电阻；I为电机的工作电流三、电机的转矩常数1.电机的转矩常数KT是N与
### Python因子得分系数矩阵的概述
在数据分析和机器学习中，因子得分是一个非常重要的概念。因子分析是一种多变量统计技术，用于减少数据集中的变量，并从中提取出潜在因子。在本文中，我们将讨论因子得分系数矩阵，并用Python进行简单的实现和示例演示。
#### 什么是因子得分系数矩阵？
因子得分系数矩阵是一个用于描述因子和变量之间关系的矩阵。在因子分析中，我们会计算出一种线性组合，这种组
# 探索性因子分析：解析负荷矩阵
探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis, EFA）是一种统计技术，旨在通过将大量变量归纳为少数几个潜在因子，来简化数据分析的复杂性。这种方法在心理学、社会学及市场研究等领域被广泛使用。本文将深入探讨如何使用 Python 进行探索性因子分析，并可视化因子负荷矩阵。
## 什么是因子负荷矩阵？
因子负荷矩阵是一个显示各变量与因子
本人初学增强现实课程，其中涉及到了矩阵变换的知识点。书中使用三维正交矩阵表示物体的旋转，不过没有给出相关的证明。本人查阅了相关资料，整理了一下各家思路，照着自己的理解写了一下旋转矩阵为正交矩阵的证明以及相关性质的证明。如有错误，欢迎交流指正~ 另外，本文是以一种零基础小白的角度来写，对一些内容会进行非常详细的解释，对一些大佬来说可能会有些冗余，在此先提前告知~ 目录证明旋转矩阵为正交矩阵一些前置知
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2024-07-31 11:28:38
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【机器学习算法实现】主成分分析(PCA)——基于python+numpy@author：wepon1、PCA算法介绍主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。一般我们获取的原始数据维度都很高，比如1000个特征，在这1000个特征中可能包含了很多无用的信息或者噪声，真正有用的特征才100个，那么我们可以运用PCA算法
<p data-role="original-title">本文转自公众号：CABR建筑抗风研究所设计基准期、设计使用年限和重现期，是结构工程师常常碰到的三个时间概念。虽然《工程结构可靠性设计统一标准》（简称“统标”）第2章“术语”列出了设计基准期和设计使用年限的定义，不过它们到底有什么区别，估计不少人还是有点迷惑。1. 重现期在开展讨论之前，我们先回顾一下“重现期”。我们在上一篇文章
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2024-01-11 00:20:23
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（六）正交试验法定义：从大量的（实验）数据（测试例）中挑选适量的,有代表性的点（例）,从而合理地安排实验（测试）的一种科学实验设计方法.类似的方法有:聚类分析方法,因子方法方法等. 利用正交实验设计测试用例的步骤：1. 提取功能说明,构造因子--状态表把影响实验指标的条件称为因子.而影响实验因子的条件叫因子的状态.利用正交实验设计
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2024-08-05 11:48:32
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ABAQUS子程序DLOAD应用案例作者：八归少年01工程背景在工程实际应用中，经常会遇到移动载荷的例子，如车辙实验，汽车过桥等。此时结构所受载荷是比较复杂的函数时（如与时间、位置等相关），通过界面输入的方式已经难以实现，通常便需要借助于DLOAD子程序来进行加载。下面将就ABAQUS软件的DLOAD子程序进行讲解和应用举例。02仿真应用案例用户子程序接口:SUBROUTINE DLO
1、payload payload：有效载荷，即记录有效信息的部分。 2、使用 vuex 配置：
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2018-06-07 14:19:00
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矩阵分解的隐因子模型
推荐系统是现今广泛运用的一种数据分析方法。常见的如，“你关注的人也关注他”，“喜欢这个物品的用户还喜欢。。”“你也许会喜欢”等等。 常见的推荐系统分为基于内容的推荐与基于历史记录的推荐。基于内容的推荐，关键在于提取到有用的用户，物品信息，以此为特征向量来进行分类，回归。基于历史记录的推荐，记录用户的评分，点击，收藏等等行为，以此来判断。
因子分析主要将所有原始变量分组，在一个组内变量的相关性较高，不同组间的变量相关性很低。从每个组提取一个公共因子代表这个组表示的信息，（公共因子相当于将组内各变量所代表的信息进行了整合）。因子分析可用于研究变量之间的相关关系（R型因子分析）和样品之间的相关关系（Q型因子分析）。原始变量可以分解为几个公共因子的线性函数和与公共因子独立的特殊因子。数据进行标准化（均值为0，方差为1）公共因子F矩阵，E(
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2024-09-10 10:45:55
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第十四章：主成分和因子分析本章内容主成分分析探索性因子分析其他潜变量模型主成分分析（PCA）是一种数据降维技巧，它能将大量相关变量转化为一组很少的不相关变量，这些无关变量称为主成分。探索性因子分析（EFA）是一系列用来发现一组变量的潜在结构的方法。它通过寻找一组更小的、潜在的或隐藏的结构来解释已观测到的、显式的变量间的关系。PCA与EFA模型间的区别主成分（PC1和PC2）是观测变量（X1到X5）
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2024-06-10 18:10:24
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在文本主题模型之潜在语义索引(LSI)中，我们讲到LSI主题模型使用了奇异值分解，面临着高维度计算量太大的问题。这里我们就介绍另一种基于矩阵分解的主题模型：非负矩阵分解(NMF)，它同样使用了矩阵分解，但是计算量和处理速度则比LSI快，它是怎么做到的呢？1. 非负矩阵分解(NMF)概述 非负矩阵分解(non-negative matrix factorization，以下简称NMF
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2023-12-08 14:51:17
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一、因子选股策略1、因子 因子：选择股票的某种标准。因子是能够预测股票收益的变量。（1）基本面因子 基本面因子描述了一个公司的财务状况，最常见的基本面因子是由利润表，资产负债表以及现金流量表中的数据直接计算出的比率。通过财务报表可以构建出无数的财务比率及财务报表变量的组合，并以此来预测股票的收益率。 一般将基本面因子分为6小类：估值因子、偿债能力因子、营运效率因子、盈利能力因子、财务风险因子
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2023-09-14 22:08:36
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因子分析（factor analysis）一、概述二、因子分析与主成分对比三、因子分析原理四、因子分析模型的假设五、因子载荷矩阵的统计意义六、因子模型的性质七、参数估计七、因子旋转方法八、因子得分九、数据检验9.1 KMO检验9.2 巴特利特球形检验9.3 碎石检验十、应用十一、实现步骤流程及示例分析十二、python实现因子分析 本文参考数学建模清风老师课件编写。 一、概述因子分析由斯皮尔曼
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2023-07-05 13:54:29
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a、b只要数字a能被数字b整除，不论b是不是质数，都算是a的因子。比如：8的质因子是 2, 2, 2，但8的因子就包括 1,2,4。import math
for i in range(2, 1000):
factors = [] #因子列表，i 每次循环都清空
for j in range(1, math.floor(i/2)+1):
if i%j == 0
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2023-05-28 16:03:08
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